Применение RMSE лучше, чем MSE, в ситуациях, когда важна интерпретируемость результата. 13

RMSE выражается в тех же единицах измерения, что и целевая переменная, что упрощает интерпретацию точности прогнозирования модели. 3 Это делает RMSE хорошим выбором для многих практических задач, где важна понятность результата. 1

Также RMSE подходит, когда масштаб ошибки должен соответствовать целевому масштабу. 4 Например, при сравнении производительности модели на датасетах с разными масштабами RMSE может дать более интуитивное представление о величине ошибки относительно масштаба данных. 4

С другой стороны, MSE используют, если большие ошибки недопустимы и должны сильно влиять на модель, так как ошибка возрастает квадратично. 1